體驗完這個國產AI搜索，我想説傳統搜索引擎可以靠邊了_風聞

本文原創於微信公眾號：差評  作者：差評君

 不知道大家還記不記得， AI 大模型剛登場的時候，很多人都説這玩意和搜索引擎到底有啥區別啊。

結果就是接入了 Bingchat 的 New Bing ，風頭一度蓋過了絕對壟斷的谷歌，賺足了大家的關注度。

不瞞大家説，差評君我其實已經快半放棄傳統搜索了。

因為傳統搜索的效率，和 AI 搜索一比，着實低了太多。

 傳統搜索都是關鍵詞檢索，要求給出的詞語要百分百精準，才能找到對的信息。更何況，還有各種高位廣告和推廣，在混淆視聽。

所以稍微留意一下，會發現百度、 360 等各家，都在嘗試接入 AI 。

 而作為 AI 賽道的老玩家，崑崙萬維也有了新的動作。就在昨天，崑崙萬維基於自研大模型正式發佈了天工 AI 搜索。

這裏也不跟大家賣關子了，差評君比大家稍微提前幾天，拿到了內測的資格。

不過，也別眼饞，這次大家都有機會用到，文章最後就有天工的內測申請入口，提交手機號，就可以申請。

但是，在大家去試手前，也可以跟着差評君這個大模型老手，先來探探水。

在幾天的深度體驗之後，我最大的感覺就是天工AI搜索非常完整和成熟。

 即使在各種AI應用已經試麻了的情況下，依然讓我眼前一亮。

首先，最驚豔我的就是天工 AI 搜索的自然語言交流功能，完全可以通過自然流暢的對話式交互就能夠精準地識別出你的搜索意圖。

更重要的是，它有着傳統搜索引擎不具備的整合信息和提煉資料的能力。

傳統搜索只會提供海量“ 信息 ”，但大模型使得 AI 搜索具備整合、提煉、串聯信息的能力，可以更好地應對開放式問題，尤其是知識以及創意類問題，表現會遠勝於傳統搜索。

大家看看下面這個例子，就能明顯感覺到差別了。

傳統搜索引擎

天工 AI 搜索

而且為了讓你用起來更加順手，它的各項功能適配得也很不錯。

作為聯網的 AI 搜索，它把回答時引用的資料，全整理在回答頂部的參考欄裏，各種來源一目瞭然。點擊這些來源，就可以直接跳轉。

 你也可以從想了解的某句話跳轉，每一句回答後面，都會用小標標註出來源。

這樣細緻的來源標註，能大大提高信息獲取效率，也能方便我們核對回答的準確性。

基於大模型的連續對話能力，如果對現有的回答不滿意，我們還可以進一步追問。問過的所有問題，都會整理進【 我的歷史 】裏，方便回看。

 當然了，我説天工的表現眼前一亮，肯定不止界面和功能。

所以，大致瞭解基本功能之後，還是得把重頭戲落到正式測試上。

這次就不整那些弱智吧的邏輯題，因為那些題已經有點落伍了。現在的關注點，更多的是盯在誰家的大模型應用，最能解放人力。

 所以，今天我們從**實時性、連續對話、信息真實性，**三個我覺得決定 AI 搜索實用能力的重點項目，來做一個測試。

這第一題，肯定就先從聯網實時性考起。

因為測試這題的時候，剛好是 8 月 22 號七夕節。

如果那天無所事事，甚至還在高強度衝浪的差友，肯定記得這個梗**#建議大家七夕的時候，把微信步數關一下#**，這會暴露你節日那天無人約。。

雖然是個新鮮出爐的新梗，不過天工輕鬆駕馭。

甚至不僅僅回答了為什麼，還附帶回答了後續微信的官方回應。最後，還貼心地給有需要的朋友，附上了一份如何關閉微信步數的教程。

 看來這第一題，天工算是高分通過了。

咱們再來測下一道，連續對話能力。

差評君也選了最近互聯網大熱的室温超導話題，並且，為了驗證它是不是能讀懂前後文，追問的時候，故意用的是模糊的主語。

緊緊追在天工屁股後面連問了三輪，天工都能穩定發揮。

準確地知道提問中的模糊主語，指代的是 LK-99 這個材料。並根據你的提問，給出進一步的答案。

不過，讓人有點出乎意料的是，差評君把同樣的問題，丟給了 New Bing 。

 它居然在第一個追問的時候，就敗下陣來了。。

從前兩項的表現，不難看出來天工的基本功是相當紮實。

不僅僅基本功到位，最重要的是它給你的答案，可以保證準確度。

熟悉 AI 的朋友，肯定都知道胡言亂語是大模型的老毛病了。要想把 AI 搜索真正用到工作裏，比起什麼連續對話和實時性，答案的準確度才是優先考慮項。

所以，最後的測驗裏，差評君特地挖了一個坑，問了一個根本不存在的數據：抖音 2010 年的用户數。

天工的表現並沒有拉胯下來，非常清楚地指出 2010 年壓根抖音都還沒上線。

有大量的網上資料作為信息補充

大大改善了大模型胡言亂語的毛病

三輪測試下來，天工完滿通過，在每一輪都表現得相當亮眼，讓差評君挑不出什麼刺兒來。

不過，不服輸的差評君，後續又加碼測試了很多題目，也抓到了天工的瑕疵。

在強實時性的信息搜索的時候，比如地圖、天氣等等，回答的還不夠完善。好在這一點瑕不掩瑜，目前大部分的 AI 搜索，其實在這方面都還不太行。

總體來看，天工 AI 搜索已經是非常成熟和完備了。不僅是處理信息和溝通方面表現不錯，在此基礎上，還能進一步地保證信息的準確度和及時性。

如果和傳統的搜索引擎一比，優勢就更加明顯了。舉個最簡單的例子，如果你想知道一個非常細節的問題。

 比如最近各家本地生活業務，撕得是頭破血流。那麼在這其中，快手到底是從誰開始發力搞本地生活的？

如果直接衝到傳統搜索引擎裏，按照關鍵詞搜索，會發現根本找不到你想要的資料。

但是，問題拋給能讀懂你意思的天工，一切就簡單很多了。

你不需要再從繁雜的搜索結果裏，眯起眼睛找答案。有大模型的底子，天工能迅速讀懂你的意思。

 你問什麼問題，天工就告訴你對應的答案。並且，還附贈一份它消化和整理好的資料。

你甚至還能就這個細節再繼續深入追問，天工支持 20 多輪次以上的對話，能讓我們放心地處理複雜的難題。

與此同時，天工基本所有的引用文章，都來自相對官方的平台。

而且，根據你提問的領域不同，天工引用的平台來源也會變化。比如科技互聯網相關問題，更多的就是來自於 IT 之家、 199it 等平台。

 但是，到了傳統搜索引擎這邊，除了只能把搜索資料，一股腦地甩到你臉上之外。。

一旦你的提問涉及到的相關資料比較少，為了能夠優先對上關鍵詞，搜索引擎就不得不推送一些犄角旮旯裏的資料給你，裏面很可能就夾雜着錯誤消息。

隨便問個不存在的數據，傳統搜索就中招了。

看到這，你應該能非常直觀地感受到，傳統搜索引擎是怎麼被 AI 搜索碾壓的。

而且，依託於大模型的底子，天工也能根據你的提問，直接生成文檔、圖表、方案等等。完成從知識搜索到內容生產的一步到位，幫你狠狠解放人力。

目前展示的這些，還不是天工 AI 搜索的最終形態。天工的多模態的上傳能力還在測試階段，不久後就會支持聲音、圖片等信息的處理。

不過，就靠現在紮實的文字檢索能力，差評君覺得天工 AI 搜索也能躋身 AI 應用賽道的實力坑位。

如果大家有興趣，可以點擊鏈接 tiangong.cn，申請到天工的內測。差評君覺得還是值得一試的，因為未來傳統搜索，一定會慢慢地向 AI 搜索靠攏。

原因非常簡單，追求高效率是我們發展路上一個永恆談論的話題。

大家都希望高效地完成工作，減少無意義的消耗。讓更多的時間，用在更重要的人和事情上。

圖片、資料來源：

天工 AI 搜索、New Bing